Defesa de Dissertação: Marcos Maciel de Castro
Data da publicação: 19 de agosto de 2024. Categoria: Defesas de Dissertação, Notícias
Título: G4DPA: Uma arquitetura para compartilhamento auditável de arquivos contendo dados pessoais Data: 23/08/2024 Horário: 13h00 Local: Online Resumo: Nos últimos anos, vazamentos de dados pessoais tornaram-se frequentes, causando prejuízos materiais ou morais de difícil reparação a pessoas e organizações. Esse cenário, aliado ao aumento do armazenamento e processamento de dados pessoais em nuvem, […]
Defesa de Dissertação: Ana Beatriz da Silveira Martins
Data da publicação: 14 de agosto de 2024. Categoria: Defesas de Dissertação, Notícias
Título: Resultados Teóricos e Computacionais sobre Coloração Harmoniosa de Grafos Data: 23/08/2024 Horário: 15h00 Local: Sala de Reuniões – Bloco 910 Resumo: Dado um grafo G, uma k-coloração própria dos vértices de G é uma função c : V (G) → {1, . . . , k} de forma que vértices adjacentes não possuem a […]
Defesa de Dissertação: Ícaro da Silva Barbosa
Data da publicação: 14 de agosto de 2024. Categoria: Defesas de Dissertação, Notícias
Título: Framework de software para desenvolvimento de Tactical Shooters em Realidade Virtual Data: 23/08/2024 Horário: 10h00 Local: Auditório – Bloco 910 Resumo: Nos últimos anos, as tecnologias de Realidade Estendida tiveram um grande desenvolvimento, com lançamentos de Head-Mounted Displays mais acessíveis e poderosos computacionalmente, permitindo simulações mais elaboradas do que antigamente. No mercado de […]
Defesa de Tese: André Luís da Costa Mendonça
Data da publicação: 14 de agosto de 2024. Categoria: Defesas de Tese, Notícias
Título: PEG: Local Differential Privacy for Edge-Attributed Graphs Data: 23/08/2024 Horário: 14h Local: Sala de Seminários – Bloco 952 Resumo: Edge-attributed graphs are a particular class of graphs designed to represent networks whose edge content indicates a relationship between two nodes. The study of edge-attributed graphs finds applications in diverse fields, such as anomaly […]
Defesa de Tese: Alan Lucas Silva Matias
Data da publicação: 14 de agosto de 2024. Categoria: Defesas de Tese, Notícias
Título: Deep Representation Learning and Amortized Inference for Gaussian Processes Data: 23/08/2024 Horário: 09h00 Local: Sala de Seminários – Bloco 952 e Google Meet (meet.google.com/dej-nwbg-tfi) Resumo: Deep Kernel Learning (DKL) enables using Gaussian Process (GP) models for complex data domains (e.g. images and graphs) by coupling standard kernels and deep neural networks. However, training DKL is […]
